嵌入優化

深度分析

Ember Optimizer：以 Fisher 信息矩陣實現嵌入層與 LM‑head 的記憶體縮減

近期研究指出，傳統的Adam優化器在處理嵌入與LM‑head矩陣時佔用大量記憶體。研究者提出Ember，利用行列二階動量的外積近似Fisher信息，僅需O(V+D)記憶體。實驗顯示Ember在多種規模與批次大小下與AdamW表現相當，且將優化器狀態從數GB縮減至數百KB，顯著降低硬體需求。